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傾向スコアの各手法をPythonで実装

はじめに 傾向スコアとは主に観察研究でよく使われる統計解析の手法です。 観察研究では、共変量によるバイアスを小さくするランダム化のような操作を行うことができないため、バイアスを小さくするために傾向スコアが使われます。前回傾向スコアの各手法についてまとめた記事を書きました。 今回はpythonで実装を行い、結果の比...

山下 遥介
山下 遥介
10ヶ月前,

SNSネットワークの分析手法

はじめに アポロ株式会社でインターンをしている菅野と申します。 私は、現在インターン生としてSNS上での情報拡散がどのように売り上げに影響を及ぼしているのかを分析しています。前回はDashを使ったビジネスインテリジェンスツール開発について紹介しました。 ぜひ前回の記事もご覧ください。 今回はSNS上での影響力を...

鴫原 有美
鴫原 有美
企画Unit
11ヶ月前,

Pythonを使って簡単にできるビジネスインテリジェンスツール開発

はじめに アポロ株式会社でインターンをしている菅野と申します。 今回は比較的簡単にWebアプリ開発ができるPythonフレームワークの１つであるDashとグラフ描画ツールであるPlotlyを使ったダッシュボード作成を紹介します。 私は、現在インターン生としてSNS上での情報拡散がどのように売り上げに影響を及ぼして...

鴫原 有美
鴫原 有美
企画Unit
約1年前,

【論文調査】推薦システムへの「時間知識グラフ」応用のための最新論文を読んでみた。－EvoKG: Jointly Modeling Event Time and Network Structure for Reasoning over Temporal Knowledge Graphs

アポロ株式会社の守屋と申します。 様々な業務に携わらせていただいており、その中のひとつとして推薦エンジンの研究開発を進めさせていただいています。 現在の消費者の購買行動と推薦エンジンについて、ユーザやアイテムの類似や過去の評価に基づいて推薦しているが、“今のユーザの状況(コンテクスト)” を反映する枠組みが無く、...

守屋 文雄
守屋 文雄
約1年前,

XAIを使いこなすための特徴量エンジニアリング その1

著者：佐藤能臣、Roberto Iaconi、小川祐樹 はじめに 本稿では、ここ数年データサイエンティストの中でよく使われるXAI（eXplainable AIの略で、しばしば、解釈可能なAIや説明可能なAIと呼ばれる）[1]を取り扱うにあたって、データサイエンティストが気をつけなければいけない特徴量エンジニアリ...

佐藤 能臣
佐藤 能臣
DXソリューション事業部・エグゼクティブエキスパート
1年以上前,

ウェイトバック集計による購買履歴データの補正

はじめに こんにちは、アポロ株式会社でデータサイエンティストをしている肱岡です。 今回は、ある企業様とのプロジェクトから、ウェイトバック集計を用いて、商品ごとの購買傾向を推定するためのロジック構築について、ご紹介します。 ウェイトバック集計の意義 ウェイトバック集計は、ある集団全体（母集団といいます）から一部のデ...

肱岡 佑磨
肱岡 佑磨
D&D Division, Data Science Unit. Consultant
1年以上前,

APOLLO Tech Blog 始めます。

はじめまして。 アポロ株式会社の守屋と申します。 アポロの技術者が技術的課題に対する取り組みやプロダクト開発の試行錯誤で得た学びなど、データ分析やモデルの開発にまつわる様々な情報を発信します。 社内で使われている技術から最先端技術の調査・研究について、といったテック系の内容はもちろんですが、働いている環境や...

守屋 文雄
守屋 文雄
1年以上前,
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アポロの技術者が業務の成果や学びを社外に向けてアウトプットするための場として発信します。 私たちの活動を社外に向けて発信することで、社内外問わず知見を共有したり、共通の専門領域の方とのコミュニケーションを活性化することを目的としています。
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